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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/19411
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Title: Um estudo sobre modelos para volatilidade estocástica
Authors: Queiroz, André Silva de
Orientador(es):: Silva, Cibele Queiroz da
Assunto:: Estatística
Modelos lineares (Estatística)
Volatilidade estocástica
Issue Date: 1-Feb-2016
Citation: QUEIROZ, André Silva de. Um estudo sobre modelos para volatilidade estocástica. 2015. 85 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.
Abstract: O modelo de volatilidade estocástica (Kim et al., 1998) constitui uma classe de modelos bastante importante, pois visa ajustar séries de dados temporais cuja variabili- dade é aleatória. Tal modelo tem sido abordado tanto do ponto de vista clássico, quanto Bayesiano. Porém, várias de suas especificações ainda carecem de uma solução mais adequada. O recente trabalho de Kastner e Frühwirth-Schnatter (2014) apresentou desen- volvimentos importantes quanto ao método Bayesiano de estimação dos parâmetros do modelo. Os autores apresentam uma ideia bastante inovadora denominada, em inglês, de Ancillarity-Sufficiency Interweaving Strategy, que consiste em alternar as parametri- zações do modelo durante o processo de estimação. Entretanto, a proposta de estimação da variável latente, que rege o modelo, é um pouco complicada. Com o presente trabalho de dissertação propõe-se uma forma alternativa, e mais simples, de se estimar a variável latente do processo baseada no trabalho de McCormick et al. (2012). Nesta dissertação, foram adaptadas as metodologias propostas pelos dois últimos autores de modo a sugerir uma forma alternativa de estimar os parâmetros do modelo de volatilidade estocástica. Utilizando dados simulados, foi avaliada a efetividade da nova proposta. Ao final desse trabalho foram destacados os problemas emergentes do procedi- mento proposto e sugeridas algumas novas alternativas para resolve-los.
Abstract: The stochastic volatility model (Kim et al., 1998) is a very important class of models, because it fits time series data with random variability. This model has been studied through the classical point of view as through the Bayesian one. Nevertheless, its many specifications still needs an adequated solution. The recent work of Kastner e Frühwirth-Schnatter (2014) presented important de- velopments of the Bayesian approach for the estimation of the model parameters. The authors introduce a very innovative idea called Ancillarity-Sufficiency Interweaving Stra- tegy, which consists in switching the model’s parametrization during the estimation pro- cess. However, the proposed estimation of the latent variable, which governs the model, is a bit tricky. So, the present work proposes an alternative way, also simpler, to estimate the latent variable of the process based on the work of McCormick et al. (2012). The methodologies proposed by the last two authors were adapted in this disserta- tion to suggest an alternative way to estimate the parameters of the stochastic volatility model. The effectiveness of the new proposal was evaluated by using simulated data. The emerging issues of the proposed procedure were highlighted and some new alternatives to solve them were suggested at the end of this work.
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2015.
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
DOI: http://dx.doi.org/10.26512/2015.12.D.19411
Appears in Collections:EST - Mestrado em Estatística (Dissertações)

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